# オープニング どうも、支部長です。 ものづくりの視点は、産業機械の現役エンジニアである私、支部長が、 ものづくりに関するトピックを独自の視点で開催する番組です。 今日は、Voicyのデイリートークテーマに沿った回です。 今日のテーマはこちら。 チームで成果を出すには、 共通のゴールを見える化する方法、メンバーの強みを生かした役割分担、 チームがうまくいかなかった時の失敗と気づきなどなどを語ってください、というテーマでございます。 何事も一人の力ではなし得ない。 チームで団結して何かを作り出してこそ、 ものづくりだってそうですよ。 一人の力だけでは何も作れません。 実際、いろんな工程を担ってくれる人がいるから、 初めてものができるんですね。 しかし、最近は、 生成AIの登場によって、 チームという考え方も、少しではあるんですけど、 確実に変わりつつあるなと思います。 やはり、少数生栄でも、 大量のアウトプットが出せるようになったじゃないですか。 個人が、個人とか少数生栄のチームが、 大企業という大きな組織と並ぶ日も近い、なんて言われたりしてますからね。 むしろ、そういうAIエージェントとか、 そういうものを引き連れたチーム一人みたいな人が、 スピード感を持って活躍することによって、大企業を追い抜くよ、みたいな、 そういう可能性すらある、みたいなこともよく言われていますし、 そういう時代は本当にそこまで来ているかもしれません。 今日はですね、私もそんなチームAI一人になろうと思って、 試行錯誤してはいるんですけど、 全然無理っぽいというお話ですね。 それでは早速いきましょう。 # エージェントを持て余す 最近クロードっていうAIサービスをフルに活用しているんですよね。 その中でもクロードコードっていうクロードの中の1個のサービスというかツールをよく使っているんですけど これ本当にSNSでこの名前を見ない日がないぐらいにバズり散らかしているようなそんなツールですね。 非エンジニアもクロードコードを使って効率化していきましょうなんてことをよく言われてますけども あらゆるタスクをクロードコードを中心としたAIで代替するということにチャレンジしています。 クロードコードって何ができるかというと、もともとはコーディング用のツールではあったんですけど ローカルのパソコンの自分の中で動くというか自分がパソコンの中で持っているデータに直接アクセスすることができるようなAIエージェントなんでね その自分の持っているデータをもとにいろんな処理をさせるみたいなことができるので単にソフトウェア開発しましょうみたいな文脈以外でもね 業務の効率化とか自分の業務を手伝わせるみたいなことができるということでエンジニア以外からもすごく注目を集めているというツールの一つでございます。 クロードの課金のプランっていろいろあるんだけども、もともと私も月額3000円ぐらいのプロプランじゃなくて プラスプランなのかな。クロードプラスみたいなプランに入ってたんですけど、今はその上のマックスプランっていうのに入っていて 月額100ドルですね。1万5000円のプロプランに上げて活用してます。この安いプランと高いプラン。もう一個高いプランもあるんだけど月額300ドルってね。そこまで払えないから 一体100ドルのやつにしているんだけど、何が違うかというと利用上限っていうのがあってですね。いっぱいのクロードコードでガンガンエージェントを回していくと 一定の期間でこれだけ動かせますよみたいな上限があって、それに当たるとちょっとこの時間まで待ってくださいねみたいな感じで頭打ちになってしまうんですね。 その幅ですね。制限のかかる幅っていうのが3000円のプランと当然その1万5000円のプランと全然違うということなんで私も上限を上げたいなということでね 100ドルのプラン一生懸命活用してます。上限当たらなくなっても無限に使えるんじゃないかと思うぐらいですね。バリバリ活用できてはいるんですけど ただ一個ちょっと気になることがあってですね。100ドルのプロプランだと私程度の活用だとですね 全然利用上限当たらないんですよ。もともとプラスプランで3000円のプランでねちょっと作業をさせるだけですぐリミットバーンって当たっちゃって 待たなきゃなーってことでかなりイライラしながらね作業をしてたんですけど100ドルのプランにしてもっとガッツリ使い直そうということで 気合を入れてやっているんですけど今度は全く全然上限に当たらないんですよ。私日中はほとんど会社で仕事をしているわけで その間はもちろんクロードコードを使ってませんから基本的にはその夜と帰ってからと 通勤時間だけでクロードコードを使ってね作業するんだけど なかなかそのぐらいの稼働時間だとリミットに当たらないんですよね プラスプランだと簡単にポンと当たるんだけど プロプランにすると全然当たらないというその間、3000円と15000円の間のプランが本当は一番ベストなんですけどそういうプランないんで ちょっと今損をしてるわけじゃないけどねなんか上限に当てたいなっていうことで もっとねいろいろ活用の幅を広げていきたいなってことでいろいろと工夫を 講じている最中ではあります そのあたりはまた別の機会にお話ししたいんですけど 今はそういうタイミングを増やすっていうことに加えてガッツリ使えるタイミングね だから実際電車の中とか夜とかね そういう作業をするタイミングでもっとガツガツ動かせないかなと思って そういう取り組みも始めたんですよ で結構その sns とかを見るとそういうエンジニアが多いんだけど クロードコードを 複数立ち上げてね1対1でAIに指示するんじゃなくて 何体ものエージェントを一気に召喚してそこにもう並列に処理させていくみたいな そういう作業の進め方を取っている人たちが結構多数いるんですよ これ当たり前なんだけど同じ時間使っていても2体使っていれば2倍の消費量になるし 3体使っても3倍の消費量になるから このね1時間しか使えないよって時にねその1対1でやり取りしているよりも3体同時に 違う作業させた方が当然効率いいわけですよ クロードってねコマンドラインインターフェイスっていうね CLIって黒い画面で動くからさ別にあれって複数立ち上げれるから そのまま立ち上げて全部でクロード呼び出せばそういう運用ができるわけですよ そういった複数管理用のツールみたいなものもちらほら出ているぐらいで もしもこれがうまく実用できれば本当にチーム1人ができるんですよね 私1人なんだけどエージェントいっぱいいて AIが一緒に仕事をしてくれるみたいなね だから私1人夜で作業する時に一緒に働いてくれる仲間 事務所さん私協力しますよっていうAIが4人5人一気に出てくるみたいな それは心強いですよね ということであのまずですねちょっと4人ぐらい一気に動かせんじゃないかなと思って最近頑張って やってるんだけど 4体のエージェントを立ち上げてそれぞれに別の作業をやらせるみたいなことを やってみたんですよっていうかやってみてるんですよ あのねー 持て余す 全然持て余すまあもう分かっていたうちだと思うんだけどまぁ当たり前よね 無理1体でも黒ボードコード1体でも正直その 完璧にこう使いこなせているかって言ったら微妙なところはあったんですけどそんなものが 4体であるですねもう平等に指示を出すこともできないしそのアウトプットに対して 返答することも当然できませんと でもその指示を出す指示を受け取るだけの存在になってしまいますね これね4体同時にあったんだけどめっちゃ疲れるのよ誰にどれを出して次どれに誰を 出すかみたいな これをずっとこう人間のがそこで入って指示を出していくとはねだいぶきついなと 思いますね ただやっぱその利用上限というのがあるんだったら上限まで使い倒さないともったいないよねっていう 感情にも当然になるわけじゃないですか だからさあその自分をなんか楽にするために ai を導入したはずなのに ai が俺を忙しくさせてるって言うねだいぶ本末戦闘なことになってるわけですよ 実はね最近そんな ai 疲れがちょっと話題になっていたりします 今からね紹介しますけどももしかしたらそれがね新しい時代の現代病になるやも知れませんね # AIに脳を焼かれる 今から紹介するのはですね、ビジネスインサイダーというサイトで紹介されていた研究なんですけど、どうやらこれ2026年、今年ですね、3月に掲載された論文らしくて タイトルは、When Using AI Lead to Brain Fly ということで AIによって脳が熱々に上がっちゃうぜと、これもね、AIブレインフライと名付けたわけですね。もうAIを使いすぎてもう脳がこう 油で揚げられちゃうぜ、フライになっちゃうぜ、みたいな、そういうことですよ。 この研究を発表したのはですね、BCG、ボストンコンサルティンググループで アメリカの大企業に勤めるフルタイム労働者1,488人を対象にしたサーベイで、サーベイっていうのはね、そういうなんかこう被験者というか、アンケートをとってね、こう 回答をもらいましたよ、みたいな、そういう感じの研究なんですけど。 なんとですね、1,488人中の14%の人がAIブレインフライというのを経験していると答えたんですね。 症状は何かというと、頭の中がザワザワする感じ、脳にモヤがかかったような感覚、集中できない、意思決定が遅くなる、頭痛がする等々ですね。 AIを使い続けたせいでこういう症状が起きますよ、みたいな人たちが、割と14%くらいいたんですよ。 14%多いか少ないかは別として、なんかやっぱ体験と一致するよね。 私が4体AIエージェントを並行で動かそうとした時に感じた、あの持て余す感覚は疲れたなという感覚そのものなんですよ。 肉体は別に疲れてるわけじゃないんだけど、なんかめっちゃ頭疲ったなっていう感じがする。 脳にごちゃごちゃ、いろんな文脈の情報を一気に押し込まれたみたいな。 もう考えたくないみたいになる、これがAIブレインフライですよ。 この研究何がすごいかっていうと、いろんな調査をしているんですけども、 AIのツールの数と生産性の関係に関しての相関というか、 そこにどういう違いがあるかなっていうのをちゃんと調査してるんですね。 だからどういうことかというと、AIツール1個使ってますよって人はOKと。 2個並列で使ってますよっていう人、これ実は生産性がっつり上がるんですよ。 2個まではいけると。2個から3個同時にやりましたと。 これも1個から2個ほどではないんだけど、ちょっと効果があるらしいんですね。 でも4個目から、3個から4個目、4個いろんなツールを同時に使おうと思ったときに、むしろ効率下がっていくと。 3個から4個の間に、AIブレインフライの境界線、壁があると言っているんですね。 正直2個でも私は持てますんですけど。 どうやらアメリカの優秀なサラリーマンたちは、本当に効率的なようで、 3個ぐらいまでは余裕でいけるっぽいですね。 結局、人間の脳が一度に処理できる情報の数って、物理的に上下あるんだよね。 よく判断の回数とか言うじゃないですか。 1日にできる判断の回数って決まってるから、ちっちゃい判断でもしないように。 スティーブ・ジョブスでも同じ服を着るみたいなことをやって、判断の回数を減らすみたいなことをやってたじゃないですか。 まさにああいうことで、脳のリソース、1日にできることってだいたい決まってるのよね。 AIに指示を出したのはいいんだけど、次の指示を仰がれることで、永遠にちっちゃい判断とか大きい判断を、いろんな文脈で求められるの。 結果、人間が判断できる回数の上限を上回って、AIブレインフライを起こすみたいなね。 そんなことになってしまうわけですよ。 クロードに利用上限があるから、マックスプラに変えましたって言うんだけど、 見えてないけど人間側にも利用上限あるんだよね。 AIが人間を使う上での利用上限っていうのも、やっぱり個々にあってさ。 それを超えると脳がだんだん上がっていくみたいな、そんな感じなんですよね。 ただね、SNSをふと見ると、8個ぐらい同時にパソコンの画面に映して、 こうやってエージェントを並列化して効率化してるんですよみたいな人はいるので、 そういう人は相当、脳のスペックが高いのか、それともただのパフォーマンスなのか、 真相は闇の中なんですけどね。もしかしてもっと上手いやり方があるかもしれないんですけど、 なかなかこれ、複数同時にエージェントをコントロールしようと思うのは、 なかなか人間だと手段の技だなと思いますね。 面白いのが、業界別で見ると、マーケティングとかリサーチャーとか、 AI導入が進んでいる業種ほど、このブレインフライの経験値っていうのが高くて、 逆にこのAIがなかなか使えないホームとか、機密情報扱うよっていうところは、 そのAIブレインフライを経験した人たちは、当然そのAI使ってないから低いと。 だからその研究者たちは、AIを早く使い始めた人たちは、 炭鉱のカナリアだというふうに表現してるんですよ。 炭鉱のカナリアってさ、その炭鉱の中で毒ガスとかね、 人間に有害なものが発生すると、カナリアってそこに敏感だから、 カナリアの方が泣け叫んだりとか、早く死んじゃったりするのね。 だからその炭鉱にカナリアを連れて行って、カナリアが死んだら、 人間にも申す害があるって言って脱出するみたいな。 そういうアラームの機能みたいなね、ちょっと命だからあれなんだけど、 ある種の実験台というかね、そういう意味でその炭鉱のカナリアという言葉があるんだけど、 今業務でAIをバチバチに使っていくぜっていう人たちは、 ある種炭鉱のカナリアで、その人たちが今後どういう体に害を及ぼすかによって、 ここまでしか使えないんだ、これぐらいやっちゃいけないんだねみたいなものを、 次の人たちが判断していくよねってことを研究者たちが言ってるらしいですね。 だからこれから積み上がっていく屍の上を乗り越えてですね、 いろんな人たちがまたAIを活用できるようになると。 ある種アーリーアダプターの人たちは、炭鉱のカナリアだということですね。 私も多分カナリア側の人間だとは思いますね。 # 見えない検証と管理のコスト ここまで聞くとAIを使っていくのって体に悪そうだなっていうか、やっぱりAIって意外とヤバいんだなみたいなことを思う人がいるかもしれないんですけど ちょっとここで一回冷静に見たいのが、この研究の信憑性というものなんですよね。今紹介したこのAIブレインフライの話 これどういうものかというと、査読付きの論文ではないんですよ。ビジネス雑誌に掲載されたもので、そのビジネス雑誌自体は 権威はあるんだけど、その査読付きの科学ジャーナルみたいなものとは性質が全然異なるんですね。サンプリングした方法とか統計の手法とか、そういう詳細情報って 公開記事レベルではほとんど明示されていないと。とにかくこういう結果があったよっていうことがわかりやすく示されているだけ しかもそのAIブレインフライの定義自体もすごい曖昧だし、質問項目もかなり少ないんですよ。 心理学の論文とかで行われるような調査手法とか、データとかそういうものと比較するとかなり測り方がライトだと。 AIブレインフライを経験した人が1400人ぐらいの中で14%もいたんだという数字って、あくまで目安ですよねぐらいしか受け取ることができないかなという部分ですね。 そして一番気を付けないのが、この研究をやったのがボストンコンサルティンググループだということなんですよね。 彼らはAIの導入支援っていうのは本業のコンサル会社なんですよ。AIの導入支援だけじゃないんだけど有名なコンサル会社だよね。 今はやっぱりAI導入とかそういうところにもすごく力を入れている世界的なコンサル会社なんだけど、そこがAIをいっぱい入れて使うだけじゃダメですよと。 運用設計をちゃんとしないと脳がフライしちゃいますよって言ってるっていうのはちょっとなんだろう、分かるでしょ。 営業トークというかポジショントークっぽいよね。だからうちのコンサル使って正しくAIを導入していきましょうねという営業動線でもあるわけよ。 研究が嘘だとは言えないんだけど、やっぱポジショントークの香りっていうのはクンクン匂うなっていうぐらいはちょっと気がついておきたいところよね。 やっぱりこのAI関係の論文ニュースってすごいキャッチなものが多いし、SNSでもバシッと切り取られていることが多いから、やっぱりわずりやすいからね。 やっぱりその背景とか、そのどのぐらいの、何に掲載されたのか、どういう論文なのかっていうのを調査するっていうのは重要ですね。 別に元の英語論文を読めとは言わないし、僕も読めないんだけど、今だったら元をたどってその論文自体を翻訳するとか、要約させるってことは全然できると思うから、それぐらいはやっぱり情報を自分で取り入れてもいいんじゃないかなと思いますね。 SNSでまとめられたとか、ニュースサイトみたいなのでまとめられたものだけだと、結構そういう背景情報みたいなのが欠落していくから、そこはやっぱりちゃんと見に行ったほうがいいかなと思います。 ただ、ボスのコンサルティングが営業のために出ち上げたのだというわけじゃなくて、一応この研究自体は信憑性高いんじゃないかなと個人的には思っていて、類似の研究がいっぱいあるんですよ。 2025年、去年にも関連の論文出てまして、それはちゃんとした研究機関が出してるんですけど、METRというところが出してるみたいなんですけど、熟練のオープンソースの開発者16人に最新のAIコーディングツールを使わせて、実プロジェクトのタスクをやらせたと。 どのくらいの進捗があって、そのツールを使うことによってどのくらい効率化したかみたいなものを定量的に測ったみたいなんですけど、結果ですね、AIを使ったほうが19%遅くなったということがあったんですね。 しかも、当の本人たちは20%早くなったというふうに思い込んでいたと。実際は20%ぐらい遅くなってたんだけど、本人たちはすごい早くなったと思い込んだと。これすごい面白い結果ですよね。 これは重要な示唆で、熟練者ほどAIの出力を検証する負荷がすごく重くなってしまって、トータルでは遅くなってしまうと。しかも自分ではそれに気が付いてないんですね。 AIを使う上での監督と検証のコストって目に見えにくくて、実はこの工数として把握しにくいということがあって、 だけど実際にすごい工数感があるような作業、だからプログラミングする、コーディングするということ自体はAIが代替してくれるから、すごいアウトプット出た感、進んだ感があると。 実際、自分が目に見えないというか、算出していないような監督工数とか検証工数が実際かかっているんだけど、進んだ感で上書きされてしまうと。 結果、実は遅くなっているけど早くなったと感じてしまうと。すごくそっちに引っ張られてしまうんですね。 そういう研究がもう2025年の時点で、バイブコーディングの課題としてすごく出ていたので、このAIブレインフライの話も穴勝ち間違いではないのかなと思いますね。 だから、AIエージェント4体5体並列で動かして、1人チームみたいなものを作る夢っていうのは一旦封印した方がいいなと思いましたね。 頭の良い人はできると思うんだけど、私は多分2体が限界、せいぜい3体までできるかどうかっていうのが限界値かなと今の状況だと思いますね。 というか、まずはエージェント1つをしっかり使いこなすことから収録していった方がステップバイステップでいい気がするんですよね。 結局、AIを使って節約できた時間の半分ぐらいは出力の検証で消えるというふうに思っておいた方がいいね。 最初からそれを予算に入れておく必要もあるわけ。予算というか予定に入れておく必要があるわけ。 AIがバーってアウトプットを出してくれて、やったーもうできたぜっていうものを確認して修正する作業の方が、AIが出してくれた瞬間よりも長いし、 実際に自分が1から書き出したのと比べると、実はそんなに大して変わらない可能性もあるということですよ。 使うAIを増やしていれば、増やしただけエージェントとかAIの管理コストもかかると。 他の研究でも、AIで節約した時間の4割が確認作業で失われるという数字も出ているみたいで、 そうやって、確認作業の効数っていうのは必ず発生すると思った方がいいかなと思います。 だから、AIエージェントを増やすほど、どんどん良くなるんだっていう価値観はまだまだパフォーマンスで、 今はやっぱりいかに少ない数で深く監督していくか、いかに役割そのものを設計していくかっていう、この二軸がAIエージェントとかAIツールの活用の腕の見せ残りなのかなと思います。 聞いてくださっている皆さんもですね、自分のAI運用を一度ただ卸して、 いっぱい使ってるけど、本当に俺の脳のキャパシティに合ってるのかっていうのを問い直してみるといいと思います。 AIを使っているんですか、それともAIに使われているんですか。 AIの利用上限を気にする前に、あなたの利用上限を気にした方がいいんじゃないかというお話でございます。 それがブレインフライにならないための最初の一歩なんじゃないかなと思った次第でございます。 # コメント返し はいここからコメント返しです。 シャープ691アイゼン・ハワーマトリックスが現場で機能しない理由にいただいたコメントです。 ちょっと前のやつですね。1週間くらい前のやつですね。 ハセガワさん、現場では色々なことを聞かれるし、細かい判断をたくさん促されるので、可能な限り片っ端から秒で処理するようにしています。 秒で処理できないものに関しては忘れるという必殺の技でタスクを食べないようにしています。 それは溜まっていることを忘れているというね。 ある種究極のタスク管理の技かもしれないですね。 現場のカオスをどう処理するかというのは永遠の課題ですね。 ということでありがとうございます。 現場はね、もう肝骨と義理忍者ですよね。 そっちが大きい気がしますよ。 単純にロジックだけでは現場を動かせないというか、やっぱり筋を通すみたいなことが必要で、 筋が取れない時はやっぱり筋を通してくれる人にお願いして一緒に行ってもらうみたいなことも会社の中でよくやってたりしましたからね。 ある種そういうところの人間関係みたいなものも大事になってくるかなと思いますね。 ということでありがとうございます。 次はYTR334Sさん。 2件来てますね。 あらま、自分が使う夜行バスは観光仕様なのでトイレはついてます。 というか夜行バスの方がよく寝れるという沼ですということでありがとうございます。 私が先週か夜行バスで東京に行ったという話に対するコメントですね。 トイレついてるのいいですね。 でも夜行バスのトイレなんて一応お守りみたいなもんですよね。 万が一なんかあった時に一応使えますよっていう、それがあるだけで気持ちが超楽にはなるんですけど、 頻繁に使いやすいようなものではないかなとは思うんですけども。 今のところ東京、愛知ぐらいの感じだったらその間に2回休憩あるし、そこまで神経質にならなくてもいけそうだなという気がしますね。 当然その食事とか水分補給はその日は気をつけなければならないかなと思いますけどね。 ということでありがとうございます。 続きまして牛田ポリさん。 もうずっと優先順位付けが下手くそで悩んでおり聞きたいお話でした。 第二証言第一証言押し流され結果錆びた斧で木を切り続けるという7つの習慣以前読みましたがほとんどただ読んだだけだったなと。 その部分読み返していますということでありがとうございます。 7つの習慣は1年に1回とは言わないんだけど、2年に1回とか読み直した方がいいなと思いますね。 今回言った優先度の話もそうなんですけど、どっちかって言ったら大事なのはミッションステートメントだと思っていて、 人生におけるミッションステートメントを掲げましょうということをすごくその7つの習慣の中では推してるんですね。 ミッションステートメントって何かというといわゆる人生のビジョンみたいなもので、自分がこれを大事にしていきますよみたいなものをちゃんと宣言しましょうねということを言っています。 ビジネスの文脈でもそういうのを宣言するし、それでうまくいってるから人生においてもそういうことをやった方がいいよねみたいな話が書いてあるんですけど、 確かミッションステートメントの話に関しては私も過去回で紹介していると思うんですけど、 私もノーションでいつもいろんな情報を管理しているんですけど、ノーションの一番上にミッションステートメントのページを作っているんですよ。 そこでいつでも見れたりとか、あと書き直せるというのが重要で、このミッションちょっとこういう言い回しに書き直したいなと思ったらいつでもスマホからでも更新していいよというルールにしているので、 常に自分のミッションというかビジョンみたいなものを言語化しておくというのと、いつでも更新できるようにしておくというのが結構重要かなと思いますんでね。 7つの習慣にそこら辺全部書いてありますから、一度読み直して振り返ってみるといいと思いますよ。 ということでありがとうございます。今回はここまでとさせていただきます。 私は支部長技術研究者と技術部門を運営しています。また、XMIX役立つ技術情報の発信を行っておりますので、よろしくお願いいたします。 ポトキャストものづくりのラジオのほうも毎週土曜日、週一で配信中です。 ポトキャスト落ち着きエアラジオも毎週金曜日、週二で配信中です。こちらもぜひ聞いてください。 またですね、ルームというリスナー向けコミュニティを運営しております。 こちらも概要欄に貼っておきますので、ぜひとも興味ある方は入ってみてください。 またですね、最近LINEのオープンチャットを始めました。こちらもリンク貼ってあります。よろしくお願いいたします。 また、ボイシーのほうではプレミアムリスナーを随時募集しております。 いつもの配信ではしないようなツッコミの話を毎週日曜日にしておりますので、こちらもぜひとも入っていただけると嬉しいです。 企画は500円になっております。ウェブから入っていただくのがお得ですよ。よろしくお願いいたします。 というわけで、今回はここまで。以上、事務長でした。ではでは。